220922_이베스트투자증권_자율주행 시대, Feat. LiDAR
1. 라이다(LiDAR) 원리와 종류
센서(Sensor)는 자동차의 눈 역할을 하는 부품이다. 크게 카메라, 레이더, 라이다로 3가지가 존재한다.
카메라가 빛을 이용하는 것이라면, 레이더는 전파를 이용하는 센서다. 전파를 쏴서 되돌아오는 시간을 측정해 물체의 거리와 속도를 탐지한다.
라이다는 레이더랑 원리는 같은데, 레이더가 전파를 이용한다면 라이다는 고출력의 펄스 에너지를 이용한다. 고출력 레이저를 활용하여 물체를 향해 발사한 빛이 되돌아오기까지의 시간을 측정하여 물체의 거리를 파악한다.
카메라, 레이더에 비해 압도적으로 비싼 가격을 자랑하지만, 그럼에도 라이다를 탑재하는 이유는 자율주행기술의 안정성을 위해서이다. 카메라와 레이더 만으로 파악하기 어려운 중/장거리 주변 상황, 기상악화, 야간 주행 시 실시간으로 도로 상황을 정확하게 파악하기 위해서는 3차원 데이터를 얻을 수 있어야 하는데 라이다가 해당 데이터를 제공할 수 있다. 결국 라이다는 카메라, 레이더와 함께 상호 보완적인 안전을 위해 필수적인 역할을 하는 제품이다.
라이다의 센싱 방식은 크게 3가지가 있다. → dTOF, iToF, FMCW
라이다의 가장 일반적인 센싱 방식은 직접 비행시간거리측정(dToF: direct Time of Flight)이다. dToF는 빛의 펄스가 목표체로 이동했다가 센서로 다시 돌아오는데 소요되는 시간을 측정한다. 빛의 속도는 이미 알려진 물리적 상수이므로 센서로부터 물체까지의 거리를 계산할 수 있다.
dToF 방식은 신속하고 시야 내에서 여러 개의 물체를 동시에 감지할 수 있다. 장거리 및 단거리(0.1m~300m) 제품에서 사용할 수 있으며, 매우 높은 정밀도를 제공한다.
간접 비행시간거리측정 (iToF: indirect Time of Flight) 방식은 펄스의 소요된 시간을 측정하지 않고, 송신 파형과 수신 파형의 위상 차이(Phase Difference)를 이용하여 측정한다.
iToF 방식은 실외보다 일반적으로 조명이 고른 실내 환경에서 더 적합하다. 또한 단일 물체만 감지할 수 있고 10m 미만의 상대적으로 단거리에 위치한 사물 인식에 적합하다.
반면, 주파수 변조 연속파 (FMCW: Frequency Modulated Continuous Wave) 방식은 단거리 및 장거리 인식이 필요한 제품에 모두 사용할 수 있다. 뛰어난 거리 측정 성능을 제공하고 방향 속도 정보를 포착할 수 있어 기존 센서의 3차원 데이터를 넘어 4차원 데이터 처리가 가능한 것으로 알려져 있다. 이를 통해 오토바이처럼 매우 먼 거리에서 유입되는 작고 빠른 대상을 신속하게 식별하고, 검출된 물체의 정보를 보다 안정적으로 측정할 수 있다.
하지만 편광 제어 기능이 있는 레이저를 사용하고 센서에 특수반도체가 필요하기 때문에 시스템 구현을 위한 비용이 크게 발생한다.
2. 라이다(LiDAR) 업체 및 제품
자동차용 라이다는 핵심 부품 구성에 따라 회전형 (Mechanical Type)과 고정형 (Solid State Type)으로 구분되며 회전형은 Spinning과 Mirror 방식, 고정형 타입의 경우 Flash 및 MEMS Mirror 방식으로 구분된다.
회전형은 기계식 스캔 구조로 시야 확보가 용이한 반면 원가 경쟁력이 미흡하다. 이에 반해 대량 생산에 적합한 고정형은 내구성과 가격경쟁력을 앞세워 개발이 가능하여, 현재 대다수 자율주행 차량은 회전형 라이다 제품을 위주로 상용화 진행 중이나 점진적으로 고정형 제품이 시장에서 확대될 전망이다.
라이다 시장은 미국(Velodyne/Luminar)과 유럽(Valeo, Innoviz) 업체가 주도하는 가운데 각국의 완성차 OEM과 주요 Tier 1 업체들과의 협업을 강화하고 있다.
3. 자율주행기술 라이다(LiDAR) 논쟁, 쟁점은 비용 vs 안전
테슬라는 자율주행 레벨5 달성을 위해 모빌 아이나 웨이모 등의 업체와는 다른 방식을 선택했다. 비싼 라이다를 사용하지 않고 다중 카메라를 활용하여 데이터를 수집하고 이를 딥러닝으로 자율주행 환경을 개선시키는 방식이다.
라이다 및 레이더를 사용하지 않거나 앞으로 제거하겠다는 계획은 라이다를 유지하는데 Cost가 많이 들고, 고장 시 대체할 수 있는 시스템을 함께 구축해야 하므로 다중 카메라를 사용하는 것이 Cost 효율화 측면에서 유리하기 때문이다.
허나 올해 로보택시 승인을 받아 시범 운영을 하고 있는 구글 웨이모나 GM 크루즈의 경우는 비싸더라도 레이더+라이다+카메라의 센서를 모두 차용하고 있고, 산업/제품별 용처에 따른 차이가 있겠지만 자율주행 기술을 적용하는 대부분의 기기들이 카메라, 레이더와 더불어 값비싼 라이다를 탑재하고 있다. 그 배경에는 비용보다는 안전성을 우선하는 생각이 있기 때문이다.
과거 레이더 또한 기술적 한계 및 비싼 비용으로 저변 확대가 어려웠으나 현재 자동차를 비롯한 많은 산업/제품에 폭넓게 활용되고 있다. 라이다 역시 기술적 한계 및 생산 비용 절감을 통해 자율주행 기술 저변을 넓혀 나갈 것으로 기대된다.
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